"本书是根据高等学校电类非计算机专业对计算机软件技术课程的基本要求，结合多年来的教学改革和教学实践编写的高等学校计算机软件技术基础课程。主要内容包括计算机软件技术基础概论、线性数据结构、非线性数据结构、排序和查找、资源管理、软件开发和数据库设计。每章都配有较多的习题，书后附有部分习题答案。本书内容丰富、简明扼要、实用性

“数据结构”是计算机专业的核心课程之一，也是其他非计算机专业且与信息处理相关学科的主要选修课程之一。在计算机科学中，“数据结构”是一门综合性的专业基础课程，为计算机硬件、操作系统、编译原理、计算机网络、数据库系统及其他系统程序和大型应用程序等奠定重要的理论和实践基础。当然，在当前“云、智、大、物、移”（即云计算、人工智

"《联邦学习》为研究人员和从业者深入探讨了联邦学习最重要的问题和方法。联邦学习(FederatedLearning，FL)是一种机器学习方法，其中训练数据不是集中管理的。数据由参与联邦学习过程的各方保留，不与任何其他实体共享。这使得联邦学习成为一种日益流行的机器学习解决方案，适用于因隐私、监管或实际原因而难以将数据集中

"本书共4篇：“基础篇”系统讲解国家数字化战略和企业数字化背景下数据标准化的重要性，以及GS1标准体系的主要内容；“编码篇”主要讲解GS1标准体系中的编码标准；“标识篇”系统讲解GS1标准体系中的标识标准；“共享篇”讲解供应链协同中的数据共享及GS1系统在构筑食品追溯链中的具体应用。本书以条码国家标准宣贯为纲，各章均以

"本书是面向Rust开发者的实战指南，旨在深入解析如何使用Rust语言构建高性能的网络服务。书中不仅介绍了基础的网络协议和Rust网络服务的简单实现，还通过Rocket框架的使用，深入探讨了如何构建高效、安全的Web应用。此外，本书还特别引入了新一代数据库SurrealDB的使用，展示了其在Rust网络服务开发中的强大

"本书专注于介绍基于深度学习的算法。从探索深度学习的数学基础和理论架构，到九大经典的深度学习算法，旨在为读者提供一个从基础到高级的全方位指导。截至2024年，书中介绍的9个算法几乎涵盖了整个深度学习领域的经典和前沿算法。本书在第1章和第2章介绍了深度学习的基础：数学基础与神经网络算法。从第3章开始，书籍逐步引领读者进入

"《推荐系统核心技术与实践》循序渐进地讲解了使用Python语言开发推荐系统的核心知识，并通过实例的实现过程演练了各个知识点的使用方法和使用流程。全书共分12章，内容包括推荐系统基础知识介绍、基于内容的推荐、协同过滤推荐、混合推荐、基于标签的推荐、基于知识图谱的推荐、基于隐语义模型的推荐、基于神经网络的推荐模型、序列建

"《高效学习MySQL（第2版英文限量版）》借助于30个重点突出的实训课程，为读者提供了快速而全面的沉浸式MySQL学习体验，全书著述清楚，言简意赅，实用性强，尤其适合希望快速提升MySQL技能的新手与专业人士阅读和参考。"

"《数据库内核揭秘:存储引擎的设计与实现》深入探讨数据库存储引擎内部机制，详细阐述存储引擎在数据管理中的核心作用，包括数据的存储、检索和管理方式。《数据库内核揭秘:存储引擎的设计与实现》共分为9章，内容从基础概念到高级技术，逐步深入，旨在为读者提供全面的理解框架。前两章为读者打下坚实的基础，介绍数据库系统的概览以及操作

"《轻松学Python编程》详细介绍Python编程中的核心知识和技术，并列举了大量的编程示例。全书共12章，内容主要包括编写和运行Python代码的方法、Python代码的组成结构、Python编程的核心概念、数字的输入方法和运算方式、输入和处理字符串、转义字符、创建与处理列表和元组、打包和解包元组、创建与处理字典和